Curso: Bioestadística Aplicada a Investigación Clínica e Industria (Virtual)
Modalidad de imparticiónLa impartición de este programa se realizará de modo Online.
Número de horasEl Programa del Centro Tecnológico de Monterrey se desarrolla a lo largo de 24 horas.
Titulación oficialConsultar al Centro Tecnológico de Monterrey Educación Continua para conocer más detalles.
Valoración del programaQuienes realicen el Curso en Bioestadística Aplicada a Investigación Clínica e Industria del Centro Tecnológico de Monterrey podrán adquirir el fundamento de las técnicas estadísticas utilizadas en industria e investigación para la toma de decisiones, para las áreas químico-biológicas, farmacéutica y médica.
Dirigido aEl programa se dirige hacia profesionales que laboren como Analistas y gerentes de las ciencias químicobiológicas con experiencia de al menos 2 años, o licenciatura en química, biología, Q.F.B o ingeniería en biotecnología, bioquímicos o afines. Serán deseables conocimientos de Google, bases de datos en línea y de Excel.
EmpleabilidadAl completar el tiempo de estudio, los egresados podrán aplicar las competencias adquiridas diseñando y discutiendo estudios clínicos, programas en industria y situaciones de investigación.
Curso: Bioestadística Aplicada a Investigación Clínica e Industria (Virtual)
ContenidoCurso: Bioestadística Aplicada a Investigación Clínica e Industria (Virtual).
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Objetivo.
Comprenderás el fundamento de las técnicas estadísticas utilizadas en industria e investigación para la toma de decisiones, con enfoque en áreas químico-biológicas, farmacéutica y médica. Asimismo, podrás interpretar correctamente los resultados estadísticos aplicados a ejemplos reales del ámbito de trabajo de los participantes.
Dirigido a:
Analistas y gerentes de las ciencias químicobiológicas con experiencia en su área profesional, cuenten con al menos 2 años de experiencia laboral, tengan una licenciatura en química, biología, Q.F.B o en su lugar una
ingeniería en biotecnología, bioquímicos o afines. Asimismo, posean la facilidad para el uso de sistemas computacionales y herramientas informáticas (Google y bases de datos en línea) y cuentan con conocimientos básicos de manejo de Excel.
Beneficios del Programa.
• Comprenderás y analizarás los resultados derivados de investigaciones clínicas o industrias químico-farmacéuticas.
• Utilizarás las herramientas estadísticas de análisis y modelado para la actividad diaria del ámbito laboral.
• Podrás diseñar y discutir estudios clínicos, programas en industria y situaciones de investigación.
• Adquirirás los conocimientos requeridos para comunicar efectivamente ideas y conceptos sobre los productos genéricos y la regulación correspondiente, con fines de sometimiento a Cofepris.
• Al terminar tu curso, obtendrás una insignia digital black con tecnología blockchain para fortalecer tu currículum digital y demostrar tus habilidades de una manera rápida y segura en plataformas digitales.
PLAN DE ESTUDIOS.
DURACIÓN:
24 HORAS
4 MÓDULOS
01 INTRODUCCIÓN A LA BIOESTADÍSTICA Y ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA I 6 HORAS
1. Introducción a la bioestadística
2. Repaso básico de estadística descriptiva
• Medidas de tendencia central
• Medidas de dispersión
• Población y muestra
3. Análisis de gráficos y reportes de datos de ciencias químicobiológicas
• Elaboración y manejo de gráficos
• Gráficos analíticos
• Presentación de resultados
02 FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD I 6 HORAS
1. Distribuciones básicas de frecuencia en bioestadística (Día 3)
• Distribución binomial
• Distribución normal
• Distribución F, t y Chi2
2. Aplicaciones de las distribuciones de probabilidad
03 ESTADÍSTICA BAYESIANA I 6 HORAS
1. Estadística bayesiana
• Conceptos básicos
• Tablas de contingencia
• Sensibilidad y especificidad
• Curvas ROC
• Casos para interpretación y análisis
Bioestadística Aplicada a Investigación Clínica e Industria 5
04 ESTADÍSTICA INFERENCIAL I 6 HORAS
1. Introducción a la estadística inferencial
• Fundamentos
• Estimación por intervalo (intervalos de confianza)
• Formulación de hipótesis
2. Análisis de Varianza (ANOVA)
• Modelo General Lineal (GLM)
• Construcción de tablas de ANOVA
• Revisión de supuestos del modelo
• ANCOVA
3. Análisis de supervivencia
• Conceptos básicos
• Curvas de Kaplan-Meyer
4. Análisis de regresión
• Correlación y regresión
• Regresión logística simple
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